假设你向某人请教到了组装一台电脑的方法，这个就相当于一个模板，他告诉你组装一台电脑需要什么——主板、显卡，网卡，键盘等，还有组装的方式。但是光这些是没有用的，因为里面没有实质性的东西，你可能要用corei9...

前端会用标签模板（Tagged Templates）就能当股神 - 林一二的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/36426258 文因互联的问答机器人里有一个小功能，叫「金融小逻辑」，可以利用文因互联拥有的结构化的财务数据...

有不少初学者问到，我想学习后端，但是又不知道该怎么学，所以我决定把这几年的经验和经历整理成一篇文章，分析后端的路该怎么走，先说明下面仅仅是个人心得，也许与外面的理论有所不同。（文章最后面会附上学习路线...

在这段说长不长说短不短的时间里，让我了解到XXX是一家以“XXXXXXX” 为企业宗旨和“XXXXXXXXXXXXXX”、“以提升员工价值推动企业创新”、“以实现技术进步促进科技创新”为企业理念致力于科技创新与实践应用的高新...

2012年，他17岁，中专毕业。 ...目前负责360导航首页及二级页创新项目等亿级PV站点的设计与优化，推动Vue.js成为部门内广泛使用的核心技术栈，独立研发相关开发工具与技术解决方案并使之成功落...

云栖社区邀请到6位Java技术专家帮开发者答疑解惑，其中精华的1269道问答已经整理出来，供大家学习！ 如有Java相关问题，请向专家提问https://yq.aliyun.com/promotion/755 ,或者在云栖社区Java问答界面提问...

利用 map 创建 vector 正如你所知，map实际上包含的是元素对。因此你可以这样写： 1 2 3 4 map int> M;   // ...   vector, int> > V(all(M));... (c).begin(),(c).e

酷课堂iOS交流群问答整理（201806期） 以下内容由@客服妹子爬楼整理，希望小伙伴的这些提问，对你有帮助/启发，感谢资源贡献者：Mi~、appleMan、赖着、蒋哥、...酷课堂iOS交流群，聚集了一群热爱技术、有趣、有料，...

原文出处：http://blog.csdn.net/hitlion2008/article/details/54089376 浪人的星空七年工作感悟，总结透彻，一起感悟下。还未有感，已然岁末，犹叹时之箭逝去如斯也，稍纵命再减一。回首望，为猿七年有余已，虽...

软件，互联网，游戏——我的技术之路序 这不是一篇技术文章，我也不喜欢说教，只是记录我自己的技术历程，如果能博得看客一笑，足矣。 软件 毕业时互联网泡沫已经结束，那场泡沫对我几乎没有影响——我甚至没感受到...

利用 map 创建 vector 正如你所知，map实际上包含的是元素对。因此你可以这样写： map M;... // ...... // remember all(c) stands for (c).begin(),(c).end()现在vector中包含着和map 中相同的元素。...

为什么三年前、两年前、一年前，甚至是昨天，我都下定决心“从现在开始读顶会论文”，却又悄悄选择逃避；为什么我的收藏夹存了很多学习资料和视频，然而却没有再次翻起；为什么无数次告诫自己一定要卸载游戏和社交...

xxx天迈科技股份有限公司成立于2004年，位于xxx市国家高新技术产业开发区，是专门从事公共交通智能化系统解决方案的提供商，是“城市智能公交解决方案”和“3G/4G视频、北斗/GPS监控解决方案”的信息系统提供商，是...

首先要介绍一下我所报的这个岗位---网络技术工程师，又简称是技术支持，是一种技术兼与人相处打交道、为客户服务的能力并需的岗位。这个部门在我看来就相当于是铁路架好之后的铁路服务部门，不仅仅要维护这条铁路的...

支持向量机通俗导论（理解SVM的三层境界） 作者：July 。致谢：pluskid、白石、JerryLead。 说明：本文最初写于2012年6月，而后不断反反复复修改&优化，修改次数达上百次，最后修改于2016年11月。...

caoz的转贴声明：本文首发于知识星球 “caoz的小密圈”，作者昵称 inTime，经作者同意，在本公众号全文转载，并应作者要求，对其中涉及的公司和人物名称进行隐匿。片...

链接：https://www.zhihu.com/question/304334959编辑：深度学习与计算机视觉声明：仅做学术分享，侵删问题：经常各种看不懂论文....而且感觉好多论文写...

点击蓝色字关注我们吧！大家好，我是拭心，最近看到一篇工作七年的安卓前辈写的文章，感触很深，和大家分享一下。作者：稀有猿诉作者博客：http://toughcoder.n...

十月，金秋季节，本是丰收之时，却因为陆续有同事离职，心中多少有些悲凉之意，顿然想起从参加工作到现在，五年已过，当年青涩懵懂的小年轻，如今出街招摇过市时，被小孩子看到都会喊声大叔。...

阿粉的粉丝中有很有应届生同学，最近临近毕业了，阿粉分享一下星球球友 @浩浩 的一篇分享，希望对大家有一些帮助。笔试笔试我不多说，大家都知道套路，无外乎就是刷题，应届生最主要的是算法题，其...

都说海阔凭鱼跃，又有多少鱼能跃出大海？都说天高任鸟飞，但真正能一飞冲天的，也不过是寥寥数鹰而已；在IT圈里流浪的程序员，当青春逝去、渐至而立之年时，又有多少人黯然退出？30岁，似乎宣告了程序人生的终结。...

作者 |杨成立（忘篱） 阿里巴巴高级技术专家关注“阿里巴巴云原生”公众号，回复Go即可查看清晰知识大图！导读：从问题本身出发，不局限于 Go 语言，探讨服务器中常常遇到的问题，最后...

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科研伦理与学术规范 期末考试2 （40题）

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【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐，用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论，在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数，仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解，利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器，反复训练BP神经网络预测样本输出，通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理，在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数，预先设定一个非线性函数，如式y=20+x21-10cos（2πx1）+x22-10cos（2πx2）所示，假定函数解析式不清楚的情况下，随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据，将y作为RBF网络的输出数据，分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析，并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析，分别取国内生产总值（GDP），工业总产值，铁路运输线路长度，复线里程比重，公路运输线路长度，等级公路比重，铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入，以货运总量，铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出，构建GRNN，由于训练数据较少，采取交叉验证方法训练GRNN神经网络，并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识，设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字，当数字被一定的噪声干扰后，仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价，试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据，并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力，建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题，要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型，利用该模型可以快速地找到最优（或近似最优）的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数，不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集，使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平，即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡，避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问，可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征，其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别，建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征，分别是前面提及过的：最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8)，使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据，选定反馈神经网络的输入、输出节点，来反映电力系统负荷运行的内在规律，从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后，以改良三比值法为基础，建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值（MIV，Mean Impact Value）方法来说明如何使用神经网络来筛选变量，找到对结果有较大影响的输入项，继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理，建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度），这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此，需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系，从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像，图像来自不同的10个人，每人5幅图像，人脸的朝向分别为：左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络，对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘，但是由于网络入侵特征数据维数较多，不同入侵类别间的数据差别较小，不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理，在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中，建立模型时选用的每个样本（即病例）数据包括10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度）的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值（各特征的3个最大数据的平均值）共30个数据。明显，这30个输入自变量相互之间存在一定的关系，并非相互独立的，因此，为了缩短建模时间、提高建模精度，有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理，在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户，快速地利用神经网络解决实际问题，MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用，MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱（拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱）。

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